본 논문은 고스트를 포함하는 텔레비전 영상신호의 송수신 과정을 수학적으로 모델링하여 감쇠, 지연시간, 위상 및 타이밍 지터를 고려한 고스트를 근사화를 전혀 하지 않고 컴퓨터를 이용하여 발생시킬 수 있도록 해주는 수학적 모델링 및 컴퓨터 시뮬레이션 방법을 제안한다. 종래에는 다항식 보간, 복소수 처리 등으로 고스트의 위상을 고려했으나 본 논문에서는 힐버트 변환을 도입하여 실수 처리만으로 임의의 위상을 가진 고스트를 정확하게 만들어 줄 수 있게 하고 고속 푸리에 변환을 사용하여 컴퓨터 수행시간을 단축할 수 있게 해준다. 또한 기저 대역에서가 아니라 IF 및 RF 주파수 범위에서 신호의 파형을 관찰할 수 있도록 하였다. 소프트웨어적으로 발생시킨 고스트 패턴은 고스트 제거 알고리듬의 개발에 필요한 데이터를 제공해 줄 뿐만 아니라 텔레비전 신호의 송수신계 전체를 구성하는 각 블록의 역할을 분석하는 데에도 매우 유용하다. 이러한 고스트 발생 과정의 모델링 및 시뮬레이션 작업은 고스트 제거기를 제작하기 전에 선행되어야 할 필요가 있다.
빅데이터의 시대가 열림에 따라 데이터의 빠른 처리와 분석을 위한 방법의 하나로 R 프로그램 기반의 다양한 병렬처리 패키지가 사용되고 있다. 병렬처리는 수행하려는 작업이 상호의존적이지 않은 작업들로 분해될 수 있을 때 사용하게 되는데, 경우에 따라서는 병렬처리를 위해 분해된 각각의 작업들이 또 다시 상호의존적이지 않은 세부작업으로 분해되기도 한다. 이러한 중첩병렬화 상황에서는 일반적으로 처음 단계에서 분해된 작업들에 대해 병렬처리를 할지, 두 번째 단계에서 세분화되는 작업들에 대해 병렬처리를 할지 선택하게 된다. 그러한 선택이 계산 속도에 상당한 영향을 주는 경우가 많기 때문에 수행하고자 하는 작업의 상황에 따라 병렬처리를 실시할 곳을 잘 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 병렬화 포인트 선택이라는 문제에 대한 이해를 돕고 자신의 문제에 효과적으로 병렬컴퓨팅을 적용하려는 사람들에게 필요한 아이디어를 제공하려는 시도의 하나로 비모수적 함수 추정의 평활량 선택이라는 구체적인 통계문제에 대해 효율적인 계산을 위한 병렬화 포인트 선택 과정을 제시하였다.
맵리듀스는 대용량 데이터 처리를 위한 시스템 안정성과 유용성을 제공한다. 맵리듀스 기반 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 두 데이터 집합 R과 S를 기반으로 R의 모든 레코드에 대해 S의 데이터 중 가장 인접한 k개의 레코드를 탐색하는 알고리즘으로써, 대용량 데이터 분석을 위한 중요한 질의 처리 알고리즘이다. 그러나 기존 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 높은 인덱스 구축비용 문제로 인해 대용량 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점을 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 그리드 기반 인덱스 생성 및 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 셀로부터 인접한 데이터만을 찾아 맵리듀스 테스크에 전송함으로써 데이터 전송 및 k-최근접점 연산 오버헤드를 줄인다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정확 매칭 질의를 제공하는 동시에 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 최대 7배의 성능을 개선함을 보인다.
최근 인터넷 서비스 기반의 데이터는 대용량화되고 있으며 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 구글 플랫폼, Apache Hadoop과 같은 플랫폼 기술이 각광받고 있다. 이러한 플랫폼에서는 분산 프로그래밍을 위한 기법으로 MapReduce가 수행되며, 이 과정에서 각 태스크의 결과를 전달하기 위한 네트워크 I/O의 부하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구글 플랫폼, Hadoop과 같은 대규모 PC 클러스터상의 분산 컴퓨팅 환경에서 네트워킹 부하를 경감하고 성능을 향상시키는 방안으로 TIPC(Transparent Inter-Process Communication)의 적용을 제안한다. TIPC는 경량화된 연결설정 및 스택 크기, 계층적 주소체계로 인해 TCP보다 가볍고 CPU 부하가 적은 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Hadoop 기반 분산 컴퓨팅 환경의 특징을 분석하여 그와 유사한 실험환경을 모델화하고 다양한 프로토콜의 비교실험을 수행하였다. 실험결과 평균 전송률에서 CUBIC-TCP, SCTP와 비교해 TIPC의 성능이 가장 우수하였으며, TIPC는 CPU 점유율 측면에서 TCP와 비교해 최대 15%의 낮은 CPU 점유율을 보였다.
무선통신 채널에서 높은 전송 속도를 가능하게 하는 공간다중화 MIMO 시스템 수신부에서 다중화된 신호를 검출하는 것은 어려운 작업이며, 최근 다양한 신호검출 기법들이 개발되어졌다. 다양한 신호검출 기법 중 maximum likelihood detection with QR decomposition and M-algorithm (QRM-MLD), sphere decoding (SD)과 같은 기존 기법들은 maximum likelihood (ML)기법과 유사한 성능을 가진 것으로 보고되었다. 본 논문에서는 ML 기법과 거의 동일한 성능을 가지면서 낮은 연산복잡도를 보이는 새로운 신호검출 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법은 ML 기법과 거의 동일한 성능을 보이면서 MMSE-OSIC와 유사한 연산복잡도를 가지는 것을 보인다. 또한 기존의 QRM-MLD, SD 기법들의 경우 hard decision 후 추가적인 연산을 통해 soft decision을 위한 log likelihood ratio(LLR) 값을 생성하는 반면, 제안된 기법에서는 추가적인 연산 없이 LLR 값을 성공적으로 생성할 수 있음을 보인다.
클라우드 스토리지를 이용하면 사용자는 시간과 장소의 제약 없이 데이터를 원격으로 위탁 및 공유할 수 있게 된다. 그러나 기존에 클라우드에 존재하는 보안상 위협과 사용자가 물리적으로 본인의 데이터를 소유하고 있지 않는다는 사실로 인해, 클라우드 스토리지 서버에 저장된 사용자 데이터에 대한 무결성 검증이 필수적으로 요구되고 있다. 최근 몇 년간 클라우드 스토리지 환경에서 공공 무결성 검증 기법을 제안하는 많은 연구들이 제안되어 왔다. 그러나 현재까지 제안된 대부분의 클라우드 공공 무결성 검증 기법의 경우 검증 단계에서 과도한 연산량이 발생하거나 안전성을 보장받지 못했다. 본 논문에서는 J. Zhang등이 제안한 자체 인증 기반 무결성 검증 기법이 두 가지 공격에 취약함을 보인 후, 이 두 가지 공격에 안전하면서도 동일한 연산 효율성을 보장하는 새로운 자체인증 기반 클라우드 무결성 검증 기법을 제안한다. 뿐만 아니라, 제안하는 기법이 세 가지 안전성 모델에서 안전함을 증명한다.
Structural damage detection (SDD) is a challenging task in the field of structural health monitoring (SHM). As an exploring attempt to the SDD problem, a hybrid self-adaptive Firefly-Nelder-Mead (SA-FNM) algorithm is proposed for the SDD problem in this study. First of all, the basic principle of firefly algorithm (FA) is introduced. The Nelder-Mead (NM) algorithm is incorporated into FA for improving the local searching ability. A new strategy for exchanging the information in the firefly group is introduced into the SA-FNM for reducing the computation cost. A random walk strategy for the best firefly and a self-adaptive control strategy of three key parameters, such as light absorption, randomization parameter and critical distance, are proposed for preferably balancing the exploitation and exploration ability of the SA-FNM. The computing performance of the SA-FNM is evaluated and compared with the basic FA by three benchmark functions. Secondly, the SDD problem is mathematically converted into a constrained optimization problem, which is then hopefully solved by the SA-FNM algorithm. A multi-step method is proposed for finding the minimum fitness with a big probability. In order to assess the accuracy and the feasibility of the proposed method, a two-storey rigid frame structure without considering the finite element model (FEM) error and a steel beam with considering the model error are taken examples for numerical simulations. Finally, a series of experimental studies on damage detection of a steel beam with four damage patterns are performed in laboratory. The illustrated results show that the proposed method can accurately identify the structural damage. Some valuable conclusions are made and related issues are discussed as well.
The primary function of the trackbed in a conventional railway track system is to decrease the stresses in the subgrade to be in an acceptable level. A properly designed trackbed layer performs this task adequately. Many design procedures have used assumed and/or are based on critical stiffness values of the layers obtained mostly in the field to calculate an appropriate thickness of the sublayers of the trackbed foundation. However, those stiffness values do not consider strain levels clearly and precisely in the layers. This study proposes a method of computation of stiffness that can handle with strain level in the layers of the trackbed foundation in order to provide properly selected design values of the stiffness of the layers. The shear modulus values are dependent on shear strain level so that the strain levels generated in the subgrade in the trackbed under wheel loading and below plate of Repeated Plate Bearing Test (RPBT) are investigated by finite element analysis program ABAQUS and PLAXIS programs. The strain levels generated in the subgrade from RPBT are compared to those values from RC (Resonant Column) test after some consideration of strain levels and stress consideration. For comparison of shear modulus G obtained from RC test and stiffness moduli $E_{v2}$ obtained from RPBT in the field, many numbers of mid-size RC tests in laboratory and RPBT in field were performed extensively. It was found in this study that there is a big difference in stiffness modulus when the converted $E_{v2}$ values were compared to those values of RC test. It is verified in this study that it is necessary to use precise and increased loading steps to construct nonlinear curves from RPBT in order to get correct $E_{v2}$ values in proper strain levels.
삼각형간의 교차 계산은 많은 3 차원 기하 문제들을 해결하는데 있어서 기본적으로 요구되는 연산 과정이다. 본 논문에서는 대량의 삼각형 집합 안에서의 교차 계산을 효율적이며 강인하게 처리할 수 있는 GPU 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 k-d 트리의 구성, 삼각형쌍 생성, 정확한 교차 계산을 모두 GPU에서 처리한다. 여기서 사용되는 k-d 트리에서는 분할 과정 중에 삼각형들의 복사가 많이 발생한다. 이렇게 복사된 삼각형들로 인하여 중복된 삼각형쌍들이 많이 생성되는데, 이러한 중복 삼각형쌍들을 효율적으로 제거하기 위하여 분할 인덱스를 도입하였다. 분할 인덱스는 간단한 논리곱 연산만으로 중복 여부를 효과적으로 판단할 수 있다. 수치적 강인성을 높이기 위하여는 부동소숫점 필터링을 통해 불안전한 삼각형쌍들을 분리하고, CLP(controlled linear perturbation)를 이용하여 CPU쓰레드에서 처리하도록 하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 민코스키합 알고리즘의 합삼각형 교차계산에 적용하여 효율성과 강인성을 입증하였다.
주행문제는 불확실한 외란의 영향을 받는 이동로봇 등의 시스템에 대하여 각종 제약조건들을 만족하도록 하는 제어 입력을 결정하는 과제를 포함한다. 이러한 과제는 제약조건을 갖는 확률 제어 문제로 모델링될 수 있다. 이러한 종류의 제어문제를 풀기 위하여, 최적 가치함수 개념에 의존하는 동적 계획법의 활용을 시도해볼 수 있다. 하지만, 대부분의 실제 문제에서 이러한 시도는 많은 어려움, 예컨대, 시스템의 완벽한 모델이 알려지지 않거나, 최적 제어정책을 구하기 위한 계산이 불가능하거나, 수없이 많은 계산 자원을 필요로 하는 등의 문제점을 안겨줄 수 있다. 이러한 동적 계획법의 어려움을 극복하기 위한 전략으로, 근사적 가치함수에 의존하여 준최적 제어정책을 구하는 근사적 동적 계획법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 제시된 근사 동적 계획법들을 복잡한 제약조건을 갖는 주행 문제에 적용하여 보고 그 결과로 얻어지는 성능 특성을 관찰해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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